如果以上都没问题，则说明CUDA安装成功，至于Cuda安装成功之后的使用，我们可以在Visual Studio中写C++代码使用，也可以在Anaconda和Pycharm中写Python代码使用，额外下载安装cudnn，CUDNN是一个常见的神经网络层加速库文件，能够很大程度把加载到显卡上的网络层数据进行优化计算，而CUDA就像一个很粗重的加速库，其主要依靠的是显卡。
第1章 CUDA介绍及入门 本章向你简要介绍CUDA架构以及它是如何重新定义GPU的并行处理能力。应用软件如何使用CUDA架构？我们将演示一些实际的应用场景。本章希望成为使用通用GPU和CUDA加速的软件入门指南。
前面把 CUDA 和 CUDNN 安装配置好之后，环境变量会自动添加，然后通过 cmd 输入 “nvcc -V” 查看 到 CUDA 的版本表示安装无误，接着就是查看 CUDA 与 pytorch 对应版本了，也可以直接下载 whl。
